Апстракт Неодимиум-железо-бор (NdFeB) магнетите, познати по своите исклучителни магнетни својства, се клучни во современите технологии, почнувајќи од електрични возила до ветерни турбини. Оптимизацијата на нивниот хемиски состав - деликатна рамнотежа на неодимиум (Nd), железо (Fe), бор (B) и адитиви од ретки земјени елементи како диспрозиум (Dy) - е клучна за подобрување на перформансите, а воедно и намалување на трошоците и влијанието врз животната средина. Традиционалните методи на обиди и грешки за развој на формули одземаат многу време и бараат многу ресурси. Овој труд истражува како машинското учење (ML), камен-темелник на информатиката на материјалите, може да го револуционизира предвидувањето на нови формули на NdFeB магнети со искористување на повеќескалната интеграција на податоци, напредните техники за моделирање и рамките за интерпретација. Ги дискутираме предизвиците, методологиите и неодамнешните откритија во оваа област, што кулминира со мапа на патот за откривање материјали управувани од ML.